文章主要描述的是SQL Server索引密度（Index Densities），当一个查询的SARG 的值直到查询运行时才得以知晓，或是SARG是一个关于索引的多列时，SQL Server才使用为索引中每列存储的密度值。

对于组合键值，SQL Server为第一列的组合键存储了密度值；为第一列和第二列；为第一、二、三列；等等。这些信息可以从Listing34.1的DBCC SHOW_STATISTICS 输出信息的All density区域看到。

SQL Server索引密度表示为键的唯一键值的倒数。每个键的密度可以按照下面的公式进行计算：

引用

Key density = 1.00/ ( Count of distinct key values in the table)

键密度 = 1.00 / （表中的不同键值数）

所以，pubs数据库的author表中state列的密度计算公式如下：

Sql代码

  1. Select Density = 1.00/ (select count (distinct state) from authors)   
  2. Go   
  3. Select Density = 1.00/ (select count (distinct state) from authors)  
  4. Go  
  5. Density   
  6. .1250000000000   

State和zip的组合列密度计算如下：

Sql代码

  1. Select density = 1.00/( select count (distinct state + zip) from authors)   
  2. Go   
  3. Select density = 1.00/( select count (distinct state + zip) from authors)  
  4. Go  
  5. Density   
  6. .0555555555555   

注意，不像选择率，越小的SQL Server索引密度意味着具有更高的索引选择性。当密度趋近于1，索引就变得有更少的选择性，基本上没有用处了。当索引的选择性低的时候，优化器可能会选择一个表扫描（table scan），或者叶子级的索引扫描（Index scan），而不会进行索引查找（index seek），因为这样会付出更多的代价。

引用

提示：

当心你的数据库中低选择性的索引。这样的索引通常是对系统的性能是一个损害。它们通常不仅不会用来进行数据的检索，而且也会使得数据修改语句变得缓慢，因为需要额外的索引维护。识别这些索引，考虑删除掉它们。

通常，当你给键中添加更多的列时，密度值应该变得更小。例如，在Listing 34.2，密度值逐渐变小。

  1. Key Column Index Density   
  2. title_id 1.8621974E-3   
  3. title_id, stor_id 5.997505E-6   
  4. title_id, stor_id, ord_num 5.9268041E-6  

以上的相关内容就是对SQL Server索引密度（Index Densities）的介绍，望你能有所收获。